Kreditanalysten
Vereinigte Staaten · BLS-Beschäftigungsprognosen 2024–34 (Zahlen der SOC-Berufsgruppe 13-2041)
KI-Exposition in veröffentlichter Forschung
Die folgenden Zahlen sind unverändert aus externen Datensätzen übernommen. Deckt ein Datensatz diesen Beruf nicht ab, erscheint der Wert als — und nicht als Null.
Datenanbieter: OpenAI · "GPTs are GPTs"
Zeitbezug: Stand 2023Ex-ante-Schätzung
Bewertet an der Leistungsfähigkeit der GPT-4-Generation.
- Basis menschliche Bewertende
- 55.6%
- Basis GPT-4-Bewertung
- 55.6%
β = direkte Exposition (E1) + 0,5 × Exposition bei verfügbaren Werkzeugen (E2), gemäß der Definition des Quell-Repositorys.
11 bewertete Aufgaben · 11 Aufgaben mit β ≥ 0,5 (100.0%)
- Version:
- gh-main-0471612
- Lizenz:
- MIT License · Copyright (c) 2024 OpenAI
Datenanbieter: Anthropic Economic Index
Zeitbezug: Veröffentlicht 2026-03-05zusammengesetzter Index
- Beobachtete Exposition
- 16.9%
Theoretischer Expositionsindex, gewichtet mit der gemessenen Claude-Nutzung, gemäß der Definition des Originalberichts.
8 Aufgaben · Nutzung beobachtet bei 1 · Mittelwert 11.7%
Data: Anthropic Economic Index — labor_market_impacts, CC-BY, https://huggingface.co/datasets/Anthropic/EconomicIndex
AI Changing Work uses Anthropic Economic Index data under CC-BY; Anthropic does not endorse or sponsor this site or its analyses.
- Version:
- hf-lmi-2026-03
- Lizenz:
- CC BY 4.0
- Beobachtungszeitraum:
- — (für dieses Release nicht zutreffend)
- Modell:
- — (von der Quelle nicht angegeben)
- Quelle der Definition:
- https://www.anthropic.com/research/labor-market-impacts
Prognose 2023 vs. beobachtungsbasierter Index, veröffentlicht 2026-03-05
Die eine Karte (GPTs are GPTs) ist eine Schätzung aus dem Jahr 2023 dazu, was KI theoretisch leisten kann; die andere (Anthropic Economic Index) beruht auf beobachteter Nutzung und wurde am 2026-03-05 veröffentlicht – das ist das Veröffentlichungsdatum, nicht der beobachtete Zeitraum. Beide messen Unterschiedliches, daher lassen sich die Werte weder addieren noch mitteln noch gegeneinander ranken. Der ältere Wert wird nicht versteckt, sondern als Vergleichsbasis beibehalten.
Achtung: Die Anthropic-Werte – beobachtete Exposition und Task-Durchdringung – verwenden das β von Eloundou als einen ihrer Eingabewerte. Dass beide Seiten einander ähneln, belegt deshalb nicht, dass die frühere Prognose eingetroffen ist; diese Lesart wäre ein Zirkelschluss.
Die Anthropic-Werte werden bei Claude-Nutzerinnen und -Nutzern gemessen und stehen weder für die gesamte Wirtschaft noch für alle Erwerbstätigen.
Die Zuordnung von O*NET-Aufgaben und Berufscodes wurde von AI Changing Work vorgenommen. Die Quellzahlen selbst wurden nicht verändert.
Diese Indizes sind keine Prognosen. Auf welchen Zeitpunkt sich der jeweilige Index bezieht, nennt das Badge auf seiner Karte.
Aufgabenaufschlusselung
- Kreditanträge mit Finanzmodellen bewerten und einstufen
- Finanzberichte und Cashflow-Prognosen analysieren
- Kreditrisikobewertungsberichte erstellen
- Ergebnisse und Empfehlungen den Kreditausschüssen vorstellen
Uber diesen Beruf
Als Kreditanalysten verändert KI Ihren Beruf. Automatisierungsrisiko 74/100, Exposition 78%, sehr hohe Transformation. Am stärksten betroffen: Kreditanträge mit Finanzmodellen bewerten und einstufen (92% Automatisierung). BLS prognostiziert -4% bis 2034. KI-gesteuerte Kreditbewertung ersetzt die traditionelle manuelle Prüfung und macht dies zu einer der am stärksten betroffenen Rollen im Finanzwesen.
ISCO-08-Klassifikation
Finanzanalysten
Definition
ILO-Originaltext (Englisch)
Financial analysts conduct quantitative analyses of information affecting investment programmes of public or private institutions.
Quelle der Definition
Quelle: International Labour Organization (ILO) — ISCO-08 Structure
Lizenz: ILO CC BY 4.0
Vokabularquelle
Quelle: European Commission, DG EMPL — ESCO Classification v1.2.1
Lizenz: CC BY 4.0 (EU Reuse Notice)
Offizielle Berufsinformationen
- ESCO2413.1.5
Wertpapieranalyst/Wertpapieranalystin
Wertpapieranalysten/Wertpapieranalystinnen recherchieren, um Finanz-, Rechts- und Wirtschaftsinformationen zu erheben und auszuwerten. Sie legen Daten über Preise, Stabilität und künftige Anlagetrends in einem bestimmten Wirtschaftsraum aus und erstellen Empfehlungen und Prognosen für Geschäftskunden.
Original ansehen - ESCO2413.1.4
Mergers-and-Acquisitions-Analyst/Mergers-and-Acquisitions-Analystin
Mergers-and-Acquisitions-Analysten/Mergers-and-Acquisitions-Analystinnen beaufsichtigen die Durchführung von Transaktionen zum Kauf, Verkauf, zur Fusion oder zur Übernahme von Unternehmen. Sie handeln und vollziehen den Vorgang im Namen des Kunden und arbeiten dabei eng mit Rechtsanwälten/-anwältinnen und Rechnungslegungsexperten/-expertinnen zusammen. Mergers-and-Acquisitions-Analysten/-Analystinnen bewerten die operativen und rechtlichen Risiken eines Unternehmens, bewerten vergleichbare Unternehmen auf dem Markt und unterstützen bei der Eingliederung des übernommenen Unternehmens.
Original ansehen - ESCO2413.1.2
Rating-Analyst im Versicherungsbereich/Rating-Analystin im Versicherungsbereich
Rating-Analysten im Versicherungsbereich/Rating-Analystinnen im Versicherungsbereich analysieren Informationen über die Versicherungsmärkte und das Kredit-Rating, erstellen Ratingberichte und Rechnungen, erstellen Finanzdaten und legen Stellungnahmen von Interessenträgern, Kunden und externen Parteien zur Bonitätsbeurteilung vor und erläutern sie. Sie arbeiten für Versicherungsunternehmen und berechnen die Versicherungsprämie und -sätze für die Kunden des Unternehmens anhand von manuellen und automatisierten Methoden.
Original ansehen - ESCO2413.2
Middle-Office-Mitarbeiter/Middle-Office-Mitarbeiterin
Middle-Office-Mitarbeiter sind im Treasury-Dienst eines Finanzunternehmens tätig. Sie sorgen für die Einhaltung der unternehmensinternen und rechtlichen Vorschriften, erstellen Recherchen und Analysen zu Finanzthemen, messen die Risiken und unterstützen die Tätigkeit des Front-Office.
Original ansehen - ESCO2413.1
Finanzanalyst/Finanzanalystin
Finanzanalysten führen wirtschaftliche Recherchen durch und erstellen aussagekräftige Analysen zu Finanzthemen wie Rentabilität, Liquidität, Solvenz und Vermögensverwaltung. Sie geben Empfehlungen zu Finanzfragen ab, um Entscheidungsprozesse zu unterstützen. Finanzanalysten arbeiten sowohl im öffentlichen als auch im privaten Sektor.
Original ansehen - ESCO2413.1.3
Investment Analyst/Investment Analystin
Investment Analysten stellen Recherchen an, um Fondsmanagern fundierte Empfehlungen zu geben. Sie recherchieren Investitionen weltweit, spezialisieren sich allerdings je nach Art und Tätigkeitsbereich ihres Arbeitgebers bisweilen auf bestimmte Bereiche, z. B. Einzelhandel, Infrastruktur, Energie, Banken und Finanzdienstleistungen. Sie werten finanzielle und wirtschaftliche Informationen aus, z. B. politische und wirtschaftliche Entwicklungen mit potenziellen Auswirkungen auf die Finanzmärkte und die finanzielle Performance der für Investitionen infrage kommenden Unternehmen. Sie interpretieren Daten aus unterschiedlichen Quellen, um deren Bedeutung für Investitionsentscheidungen einzuschätzen.
Original ansehen
Quelle: European Commission, DG EMPL — ESCO Classification v1.2.1
Lizenz: CC BY 4.0 (EU Reuse Notice)
Haufig gestellte Fragen
Der Anthropic Economic Index beziffert die beobachtete Exposition auf 16.9%. Das OpenAI-Bewertungsschema "GPTs are GPTs" beziffert β auf Berufsebene bei menschlichen Bewertenden auf 55.6%. Beide Werte sind unverändert aus veröffentlichter Forschung übernommen.
Sie stammen aus zwei veröffentlichten Datensätzen: dem Anthropic Economic Index (labor_market_impacts, CC BY 4.0) und dem OpenAI-Expositionsschema "GPTs are GPTs" (MIT License, Copyright (c) 2024 OpenAI). AI Changing Work ordnet sie lediglich den O*NET-Berufs- und Aufgabencodes zu und berechnet keine eigenen Expositionswerte. AI Changing Work uses Anthropic Economic Index data under CC-BY; Anthropic does not endorse or sponsor this site or its analyses.
Nein. Sie sind eine Bestandsaufnahme der Exposition, wie sie zum Zeitpunkt der Veröffentlichung des jeweiligen Quelldatensatzes gemessen wurde. AI Changing Work veröffentlicht keine Prognose zu künftiger Automatisierung oder Stellenverlusten für diesen Beruf.
Aktuelle Veränderungen mit Bezug zu diesem Beruf
Apr. 2026: arXiv 2604.00186 (Gupta & Kumar, 2026) projects Agentic Task Exposure (ATE) score of 0.43 by 2027 in SF Bay Area Tier 1, reaching 0.47 by 2030 — the highest in the 236-occupation dataset. Crosses moderate-risk threshold (ATE ≥ 0.35).
[Quelle: arXiv 2604.00186 (Gupta & Kumar, 2026)]März 2026: New Agentic Task Exposure (ATE) framework scores credit analysts among the highest-risk occupations (ATE 0.43-0.47) for agentic AI workflow displacement by 2030.
[Quelle: Gupta & Kumar (2026) Agentic AI and Occupational Displacement]März 2026: Published evergreen blog post. 78% exposure, 74% risk (highest in finance), BLS -4% decline.
[Quelle: AI Changing Work Blog]